AI硬件史詩級暴漲！算力“延安”更香了

科大訊飛的自主之路正吸引越來越多的追隨者，國產算力正快速從可用向好用轉變。

文/每日資本論

5月6日，中國資本市場上演了一場令全球投資者矚目的AI硬件盛宴。科創50指數一度飆漲超過9%，最高觸及1715.08點，距離歷史最高點咫尺之遙。權重股集體井噴，海光信息以20cm漲停，寒武紀則邁過1900元/股大關。而此前一日收盤的數據寶AI應用50強榜單中，世紀華通與科大訊飛以千億級市值名列前茅。

這一波行情的推力之一源于大洋彼岸。不久前，納斯達克指數創下了歷史新高，標普500指數刷新收盤紀錄。美光科技CEO Sanjay Mehrotra在CNBC上直言，AI產業仍處于“early innings”——只是早期階段。他認為，隨著推理規模擴大，Token需求將持續攀升，而當前產業面臨的核心矛盾并非需求或定價，而是供給本身的極度緊張且無法快速擴產。

有意思的是，有著美股“AI之王”英偉達的股價卻在近日連續下挫。部分網友留言道，“訊飛業績說明會，提及在國產算力華為950上訓練出更大參數的模型，英偉達股價應聲大跌。”

話或有調侃，但包括中國投資者在內的全球資本已經用腳投票宣告：算力就是新石油，內存才是硬道理。更為重要的是，網友的眼睛是雪亮的——科大訊飛在全國數千家上市公司中，看似普通的市值與排位背后，隱藏著一個極不平凡的事實：它是目前中國主流大模型中唯一一家堅持在全國產算力上完成全棧模型訓練的廠商。

敲黑板！在資本市場上，部分投資者對全國產算力的認知常有偏頗：不少人認為只要在國產芯片上跑通推理便是自主可控，將“適配”誤讀為“訓練”。但科大訊飛團隊給出的答案清晰得如同數學公式——訓和推，是兩道難度截然不同的考題。能夠輕松應付第二道，不代表就能解答第一道。只有同時完成兩者，才稱得上全棧自主可控。

在這個投資者將AI芯片視為戰略資產的時代，在絕大多數同行仍在競相囤積英偉達顯卡、將國產算力當作“備胎”的當下，科大訊飛選擇了這條沒有退路的路，不僅避開了海外算力依賴的風險，更在技術突破與商業落地中展現出獨特的競爭優勢。正如股吧里的網友評論一樣：“我來了，仰望吧！”

打造算力“延安”

故事要從兩年前說起。2023年10月24日，科大訊飛在星火大模型發布會上首次明確提出“全國產算力訓練”的技術路線，彼時行業內多數企業仍將海外算力視為大模型訓練的唯一可行選擇。這一決策并非一時沖動，而是基于對AI產業發展規律與國家戰略需求的深刻洞察。

“能用國芯訓出大模型才有未來。”科大訊飛董事長劉慶峰在多個場合強調這一觀點。但訓，從來比推更難。推可以像一個翻譯家在臺上流暢背誦演講稿，訓則是從零開始學習一門外語——需要大量試錯、反復調校，稍有偏差便前功盡棄。這或許是國產算力生態系統中最不為外界所知的“硬骨頭”。

而科大訊飛啃下的正是這塊骨頭。在華為昇騰910B集群上，科大訊飛經過了漫長的磨合與攻關。拆開來看，910B與英偉達H200芯片之間存在顯著的硬件差距——前者的顯存容量僅為64G，后者為141G；帶寬方面，1.6TB/s與4.8TB/s的差距意味著數據傳輸效率幾乎落后一半。這還不是全部。在遠程帶寬、多卡互聯穩定性、對FP8等低精度格式的支持能力上，國產芯片與英偉達最新一代B系列芯片相比，更是被拉開了數代的距離。

如果說在英偉達的CUDA生態上訓練大模型，像是開著一臺自動擋轎車上了高速，那么在全國產算力上做同樣的事，就像要自己從頭組裝一輛賽車，再開上一條尚未完全貫通的山路——隨時可能遇到猝不及防的堵點和斷層。

正是這樣的現實，讓絕大多數中國AI公司仍然選擇在英偉達平臺上完成模型訓練，只在推理環節做本地化適配。這不是一個簡單的商業選擇，而是一個務實的技術路徑。

但科大訊飛堅持走了另一條路。“過去幾年我們聯合華為做了非常多的國產化適配和創新工作。”劉慶峰在業績說明會上回顧，“從開箱狀態下的訓練效率不足同規模A800集群的30%，到去年在910B集群上攻克長思維鏈強化學習和首個昇騰原生MoE（混合專家模型）的全鏈條訓練效率難題，我們將訓練效率分別提升至84%和93%。”

4月29日，科大訊飛還發布了一款備受矚目的模型——星火X2-Flash。這款采用MoE架構、總參數30B的模型不僅完全基于華為昇騰910B集群訓練完成，更在關鍵性能指標上實現了一項看似不可能的突破：它在深度研究報告、Skill管理與調用、系統控制與執行等多類智能體最常用任務上的效果，居然接近了業界萬億級參數模型的水平。

這就好比一個輕量級拳手打出了重量級拳王的力量。

其背后的技術密碼，藏在三個層面。首先是數據。針對智能體數據軌跡長、邏輯復雜等難題，科大訊飛在國產算力上搭建了可自驗證的星火大規模智能體數據自動合成平臺。這個平臺的獨到之處在于，它依賴Agent自主搭建環境、檢測結果準確性，形成了高效的數據閉環——不是人類給機器標注答案，而是讓機器自己為自己建立驗證標準。

其次是模型結構。這是科大訊飛在國產算力上首度實現DSA（稀疏注意力）與MTP（多token預測）結合的長文本高效訓練，將上下文窗口拓展至256K。效果是驚人的——通過親和國產芯片的算子和分布式訓練策略的深度優化，訓練效率與同規模A800集群相比，大幅提升。相當于以前要等五天的訓練任務，現在一天多一點就能跑完。

最后是在智能體強化學習訓練場景，通過算法創新與工程創新的疊加，采樣推理效率在非DSA結構的基礎上提升了2倍以上。這一突破幫助緩解了910B在長交互場景下采樣效率過低制約強化學習訓練的問題，為后續的大規模對齊訓練掃清了關鍵障礙。

如今看來，這項工作從技術上對訊飛來說已經沒有任何壁壘，但達成這句話背后的道路，是訊飛團隊跨越的一個個技術鴻溝與“從0到1”的突破。

自主之路的商業可行性

當然，要達成技術突破持續高強度的研發投入必不可少。2025年公司研發投入金額達53.64億元，同比增長17.12%，占營收比重高達19.79%。這一比例遠超行業平均水平，即使在人工智能自主可控保持高強度投入的背景下，科大訊飛仍然實現了全年營業收入、毛利、歸母凈利潤、扣非凈利潤、經營性現金流凈額等各項核心經營指標的正向增長，展現出技術投入與商業回報的良性循環。

科大訊飛2025年年度的財報顯示，其實現營收271.05億元，同比增長16.12%；歸母凈利潤8.39 億元，同比大增49.85%；扣非凈利潤2.64億元，同比增長40.47%。更為亮眼的是，銷售回款總額超過274億元，較去年同期增長超過45億元，報告期末經營活動產生的現金流量凈額32.08億元，兩項均創歷史新高，彰顯了業務的強勁活力與良好的現金流管理能力。

進入2026年一季度，科大訊飛收入、毛利、歸母凈利潤均持續改善。一季度實現營收52.74億元，同比增長13.23%；當期回款金額達57億元，再次超過當期收入。此外，公司合同金額同比增長28.16%，境外收入同比增長167%，業務繼續保持良好的發展態勢。

值得注意的是，科大訊飛出海業務在2025年實現規模化增長，圍繞數字營銷、AI 硬件、多語種技術授權與B端產品方案等核心業務，聚焦東南亞、中東、美國、日韓等關鍵市場，實現營收同比暴增275%，增長態勢強勁。這一成績打破了“國產算力大模型難以走向國際市場” 的刻板印象，證明了自主可控技術路線同樣具備全球競爭力。

從模型訓練到應用落地的全鏈路貫通

令人驚喜的是，科大訊飛的自主之路并非閉門造車，而是構建了一個開放共贏的生態體系。

依托星辰 MaaS 底座及星火大模型，訊飛開放平臺三方開發者大模型日均Tokens調用量同比增長4241%，三方開發者調用量實現跨越式增長，截至2026年3月底，這一數據仍在持續攀升。公開資料顯示，國內目前日均Token調用量已經超過140萬億，比2024年初1000億，兩年增長超千倍。也因此，甚至有人認為臺積電的芯片產能已經成為全球AI發展的瓶頸。

面對推理算力需求的井噴式增長，科大訊飛通過“軟硬一體”戰略提升效率。星火X2 依托訊飛“飛星二號”全國產智算訓練平臺，從數據采集到推理部署全鏈路采用國產算力，通過量化優化使單臺昇騰服務器即可運行，大幅降低企業部署門檻與成本。在行業場景深度適配方面，基于X2 底座的醫療大模型在智能健康分析、報告解讀等任務中達到、超越國際主流模型，展現出國產大模型在垂直領域的獨特優勢。

在AI應用落地方面，科大訊飛形成了“技術突破-行業適配-商業落地”的閉環。2025年，“星火行業分析師”成為國內首個通過工信部考試認證的行業分析AI應用，在《大數據分析師技術水平考試》中得分92分，超過85%的人類考生，標志著AI技術在專業領域的應用達到新高度。同時，公司以AI場景化落地作為技術研發重要方向，以AI Agent技術為核心抓手，打破“技術與業務脫節”的行業痛點，在教育、醫療、汽車等領域創造了真實價值。

這種生態構建的價值在AI應用市場中日益凸顯。數據寶在AI應用概念板塊中統計出AI應用50強股票，科大訊飛與世紀華通均以超千億元市值位居榜首，市值最低的華凱易佰也在 50億元以上，反映出市場對 AI 應用商業化前景的高度認可。多家券商表示，從中期來看，產業趨勢向上的科技成長等高景氣領域仍是重要方向，政策支持與產業突破共振，AI科技依然是A股的行業主線，未來AI應用落地有望加速。

量子計算+AI的顛覆性突破

站在算力革命的十字路口，劉慶峰對未來有著清晰的判斷：“如果未來AI算法能與量子計算結合，那么有望一次性解決算力瓶頸與電力消耗問題，一臺設備就能完成現在所有訓練與推理需求。”他預測，未來5年左右，量子計算+AI有望出現重大顛覆性突破，這將徹底改變當前AI產業的算力格局。

在此之前，科大訊飛將進一步鞏固“自主可控、行業落地、軟硬一體、多語種”的獨特戰略生態位。2026年，科大訊飛將繼續加大對國產算力的投入，優化“飛星二號”智算平臺，提升訓練效率與模型性能，同時推動星火大模型在更多行業場景的深度應用，特別是在教育、醫療、汽車等優勢領域，打造更多標桿案例。

隨著國產算力技術的不斷成熟，科大訊飛的自主之路正吸引越來越多的追隨者。國內市場方面，國產大模型DeepSeek V4宣布全面適配華為昇騰NPU，成為首個在官方文檔中完成國產芯片認定的萬億參數模型，成功驗證了昇騰承載頂級大模型的技術實力。這一趨勢表明，國產算力正在從“可用”向“好用”轉變，為中國AI產業的自主發展提供了堅實基礎。

“唯一”這個詞從來都分量極重。在經歷了海外算力被反復卡脖子的窘境后，在中國企業越來越將自主可控視為生存底線的當下，這條獨行、漫長卻又日益寬廣的道路，正從當年被認為的“備胎路線”，逐漸成長為AI本土化的戰略航道。如果說幾年前，人們還在追問“為什么要選擇全國產算力”，那么今天的問題已經變成了“為什么還不選擇全國產算力？”

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